结合PCA与HEIV的椭圆目标检测算法

• 作者: 温静 韩建栋
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 椭圆识别 主元分析 轮廓度误差 异方差变量含误差
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0391

摘要

提出结合主元变换与异方差变量含误差模型的椭圆识别与定位方法。根据椭圆长轴对应于椭圆主元方向的特点，利用主元变换法将目标边缘数据变换到主元坐标系，给出新的椭圆轮廓度误差评定方法，将变换后数据点集的椭圆轮廓度误差作为椭圆识别的依据，采用基于异方差变量含误差模型的拟合算法获取椭圆的中心坐标。该方法将任意椭圆转化为标准型椭圆，简化了识别过程，考虑到椭圆数据点的异方差特性，提高了椭圆的定位精度，在噪声方差为0.05情况下，定位精度小于0.04 pixel。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩建栋	山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室	10	133	6.0	10.0
2	温静	山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室	12	11	2.0	3.0